Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

Wenn sie mehr Geld verdienen, als sie ausgeben!

Wann schreibt Brainchip positive Zahlen?

Ist der Podcast anders als der von mir oben? 🤔

https://www.linkedin.com/posts/iot-one_in-this-episode-we-spoke-with-sean-hehir-activity-7378732643284275200-2Irx?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAFcSUdwBmD4nWsAtMrniAGrXM4dzxvBkHRg

https://www.linkedin.com/posts/brainchip-holdings-limited_edgeai-embeddedsystems-embeddedai-activity-7378837626260414464-l3oQ?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag

https://github.com/SevillaFe/SNN_Akida_RPI5 Gehört dazu ☝️

https://www.linkedin.com/posts/rparadam_eco-efficient-deployment-of-spiking-neural-activity-7378732694085451776-8nOB?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAAV3BWwBLd82h-j5BQhSBwhZNxu4pfmMT50 Abstrakt: Dieser Brief stellt ein praktisches und energieeffizientes Framework für die Bereitstellung von Spiking Neural Networks auf kostengünstiger Hardware für Edge Computing auf bestehenden Software- und Hardwarekomponenten vor. Wir beschreiben eine reproduzierbare Pipeline, die neuromorphe Verarbeitung mit sicherem Fernzugriff und verteilter Intelligenz integriert. Mithilfe von Raspberry Pi und dem BrainChip Akida PCIe-Beschleuniger demonstrieren wir einen leichtgewichtigen Bereitstellungsprozess, der Modelltraining, Quantisierung und Konvertierung umfasst. Unsere Experimente validieren die Ökoeffizienz und das Netzwerkpotenzial neuromorpher KI-Systeme und liefern wichtige Erkenntnisse für nachhaltige verteilte Intelligenz. Dieser Brief bietet eine Blaupause für skalierbare und sichere neuromorphe Bereitstellungen in Edge-Netzwerken und unterstreicht die Neuheit einer reproduzierbaren Integrationspipeline, die bestehende Komponenten in einem praktischen, energieeffizienten Framework für den realen Einsatz zusammenführt

Ich gebe es zu und lass euch teilhaben. Ich freue mich auf diesen Herbst und Winter, so nun wisst ihr es alle. 🫠

Sieht nach nem neuen Podcast aus https://asiagrowthpartners.com/podcast/ep-226-neuromorphic-for-llms-on-the-edge-sean-hehir-ceo-brainchip/p285 Ausschnitt “Erik: So, Jonathan, it sounds like LLM on the edge is not quite here yet, but you're expecting it within one or two years to be capable. Can you explain? Jonathan: Yeah, I would say less than that. We've demonstrated it, and we expect to have a product by the end of the year...." Deutsch “Erik: Also, Jonathan, es klingt so, als wäre LLM am Edge noch nicht ganz da, aber du erwartest, dass es in ein bis zwei Jahren einsatzfähig sein wird. Kannst du das erklären? Jonathan: Ja, ich würde sagen, es dauert weniger lang. Wir haben es bereits demonstriert und erwarten, bis Ende des Jahres ein Produkt zu haben…”

Das…hat ne Firma heute gepostet … https://www.linkedin.com/posts/applied-brain-research_early-access-program-tsp1-developer-boards-activity-7378445162441785344-vDR5 Wäre interessant zu wissen ob es damit was zu tun hat… https://www.biospace.com/brainchip-signs-joint-development-and-marketing-agreement-with-b-applied-brain-research-b

Edge impulse auf LinkedIn https://www.linkedin.com/posts/edgeimpulse_brainchip-edgeai-imagine2025-activity-7378532120106790914-V0UM

Und ein LinkedIn Post der über drones geschrieben wird indem Brainchip wieder erwähnt wird https://www.linkedin.com/posts/adriaan-andringa_drones-dualuse-innovation-activity-7378363368216264704-RDaZ

Es steht zwar kein Datum, aber Brainchip wird hier mit den großen mal wieder genannt… weiß nicht ob schon mal gepostet… https://qivex.asia/the-rise-of-neuromorphic-chips/

Und noch eine interessante Erwähnung als add on… “Saluts bietet eine „Robot on Chip“-Neuronaut-Lösung für verschiedene Märkte im Bereich Raumfahrt und Verteidigung an und stellt Akida als kompatibles Add-on zur Verfügung. Am unteren Rand der zweiten Seite. Heute wird die Lösung vorgestellt – in der Hoffnung, dass sie ein paar Kunden gewinnen.” Post in thread 'BRN Discussion Ongoing' https://thestockexchange.com.au/threads/brn-discussion-ongoing.1/post-475449

Andes…. Mal schauen was die zu bieten haben… https://www.linkedin.com/posts/andes-technology_discover-whats-next-in-risc-v-innovation-ugcPost-7378312116358987777-9Zng Zur Erinnerung https://brainchip.com/brainchip-extends-risc-v-reach-with-andes-technology-integration/

Hier werden wir auch als wegweisend erwähnt… European Space Agency https://activities.esa.int/4000145267 „Kritische Raumfahrtanwendungen, die mehr Autonomie an Bord erfordern – wie z. B. In-Orbit-Servicing, autonomes Landen, Andocken, Rover, Drohnen, Weltraumlageerfassung und Trümmerbeseitigung – verlangen nach Technologien, die niedrige Latenz, Energieeffizienz und Fehlertoleranz priorisieren. Aktuelle Lösungen, die nicht strahlungsgehärtete Komponenten wie AMD-Xilinx-Produkte nutzen, sind zwar innovativ in ihrer Anwendung, stoßen jedoch bei der Energieeffizienz an Grenzen, da ihr Stromverbrauch zwischen 40 und 100 Watt liegt. Dies bringt Einschränkungen für Weltraummissionen mit sich. Wir schlagen vor, die Integration aufkommender neuromorpher Rechentechnologie mit fortschrittlichen Mikroprozessor-Designs zu untersuchen, um die Fähigkeiten beim maschinellen Lernen im Weltraum deutlich zu verbessern – mit dem Fokus auf Minimierung des Stromverbrauchs. Neuromorphes Rechnen, wie es durch die Technologie von BrainChip demonstriert wird, stellt einen revolutionären Ansatz für KI-Inference dar, der den Energiebedarf von mehreren zehn Watt auf nur wenige Watt oder sogar unter ein Watt für weniger anspruchsvolle Aufgaben reduzieren kann. Ein solcher Sprung in der Energieeffizienz – gepaart mit fehlertoleranten, strahlungsgehärteten Designs – hat das Potenzial, die europäische Weltraumtechnologie in eine Führungsposition bei kritischen Missionsanwendungen zu bringen. Unser Ziel ist es, den Nutzen neuromorphen Rechnens für Weltraumanwendungen zu bewerten, indem wir innovatives geistiges Eigentum (IP) mit einem Mikroprozessor der nächsten Generation auf FPGA integrieren. Diese Untersuchung soll nicht nur die Vorteile neuromorphen Rechnens aufzeigen, sondern auch die Grundlage für ein künftig kommerzialisierbares Produkt legen. Durch die Nutzung europäischer Expertise in strahlungsgehärteten Mikroprozessoren und ultraniedrig-energetischen KI-Hardwarebeschleunigern strebt diese Initiative an, den neuen Anforderungen von Weltraummissionen mit modernsten, energieeffizienten Lösungen gerecht zu werden.“